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Disegni ad un fattore tra i soggetti

Disegni ad un solo fattore between. Quando i livelli del trattamento possono influenzarsi reciprocamente necessario che gruppi diversi di soggetti siano assegnati alle diverse condizioni sperimentali . Dato che ogni soggetto sottoposto ad una sola condizione sperimentale, questo tipo di disegno

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Disegni ad un fattore tra i soggetti

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Presentation Transcript


    1. Disegni ad un fattore tra i soggetti

    2. Disegni ad un solo fattore between Quando i livelli del trattamento possono influenzarsi reciprocamente č necessario che gruppi diversi di soggetti siano assegnati alle diverse condizioni sperimentali

    3. Dato che ogni soggetto č sottoposto ad una sola condizione sperimentale, questo tipo di disegno non subisce le influenze degli effetti dell’ordine e della sequenza

    4. La sua validitŕ deriva tuttavia dall’assunto che i gruppi siano effettivamente equivalenti

    5. Questo puň essere ottenuto solo con un alto numero di soggetti, per cui questi disegni sono piů dispendiosi in termini di numerositŕ dei soggetti impiegati

    6. Se le condizioni sperimentali lo consentono, i soggetti appartenenti ai diversi gruppi possono essere testati in parallelo per ottenere un risparmio di tempo sulla durata complessiva dell’esperimento

    7. esempio effetto delle dimensioni di un oggetto sulla stima del suo peso

    8. Supponiamo che una teoria cognitiva supponga che le dimensioni di un oggetto influenzino la nostra percezione del suo peso

    9. Vogliamo far stimare ai nostri soggetti il peso di oggetti Grandi, Medi e Piccoli che abbiamo in realtŕ tutti lo stesso peso

    10. Se ogni soggetto stimasse il peso di tutti gli oggetti probabilmente si accorgerebbe che essi sono uguali Dobbiamo quindi ricorrere ad un disegno tra i soggetti

    11. Il disegno presenta un solo fattore a tre livelli (F3=dimensione); i livelli sono f1=Grande, f2=Medio, f3=Piccolo La variabile dipendente č il peso stimato (oppure lo scarto dal peso reale degli oggetti).

    13. Il modello di analisi dei dati in questo caso č una ANOVA ad una via per campioni indipendenti (one way ANOVA between subjects).

    14. Il risultato dell’analisi ci mostra che l’effetto č significativo?

    17. Le condizioni differiscono tutte le une dalle altre? Questo tipo di confronto si chiama confronto a coppie (confronti post hoc) diversamente dai confronti ortogonali con i quali si testano ipotesi precise e pianificate a priori sulla differenza fra un gruppo e uno o piů gruppi

    18. In generale i confronti tra coppie di condizioni vanno eseguiti con tecniche statistiche particolari (confronti post hoc) che tengono sotto controllo la possibilitŕ di incorrere in errori di primo tipo per effetto della ripetizione dei confronti

    19. Nel nostro esempio immaginiamo di voler verificare che la condizione ‘Oggetto Medio’ differisca da quella ‘Oggetto Grande’.

    20. Possiamo usare la statistica t di Student per eseguire questo confronto a coppie

    21. Il confronto con il test t di Student puň essere eseguito sia con l’ipotesi dell' uguaglianza delle varianze tra i due gruppi sia senza questa ipotesi

    22. Dato che si hanno chiare indicazioni sulla direzione dell’effetto, si puň utilizzare il test ad una sola coda, che consente di ridurre la probabilitŕ di errori di primo tipo (o alfa – rifiutare l'ipotesi nulla quando č vera).

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